Mit KI-gestützter Query-Optimierung und Machine Learning verändern sich Datenbanken grundlegend. Für Administratoren bedeutet das: mehr Verantwortung in Sachen Governance, Sicherheit und Compliance. Nur wer Datenqualität, Zugriffsrechte und Modelltransparenz im Griff hat, kann die Vorteile der neuen Technologien nutzen – ohne regulatorische Risiken einzugehen.
Automatisierte Query-Optimierung, In-Database Machine Learning und KI-gestützte Analysen eröffnen neue Möglichkeiten – bergen aber auch neue Risiken für Datenschutz und Compliance. Redgate, führender Anbieter von DevOps-Lösungen für End-to-End Datenbankmanagement, zeigt, welche Aufgaben auf Datenbankadministratoren (DBAs) warten, wenn sie den Einsatz von KI regelkonform absichern wollen.
Lange Zeit galten Datenbanken als verlässliche, aber vergleichsweise statische Systeme: speichern, abfragen, Ergebnisse liefern. Doch mit dem Siegeszug von Künstlicher Intelligenz verändern sich Architektur und Betrieb rasant. KI-gestützte Abfrageoptimierung und Indexierung sowie integrierte Machine-Learning-Modelle für prädiktive Analysen werden mehr und mehr zum Standard. Die Folge: Die Anforderungen an Governance und Compliance wachsen – und damit das Aufgabengebiet der Datenbankadministratoren.
Aus Sicht von Redgate sollten diese vier Maßnahmen ergreifen, um die Vorteile der neuen KI-Funktionen nutzen zu können, ohne in regulatorische Stolperfallen zu tappen:
- Data Governance etablieren: Ein gutes Framework für die Daten ist die Basis jeder erfolgreichen KI-Strategie. DBAs sollten Richtlinien definieren, die Datenqualität, –integrität und –sicherheit gewährleisten. Dazu gehört es, Datenverantwortlichkeiten klar zu definieren, Zugriffsrechte zu regeln und Verfahren für ein stringentes Datenlebenszyklus-Management umzusetzen. Sogenannte Datenkataloge erleichtern die Klassifizierung und Verwaltung von Metadaten und sorgen für einen transparenten Datenfluss. Unverzichtbar ist darüber hinaus der Einsatz von Techniken zur Datenmaskierung. Sie anonymisieren sensible Informationen, bevor diese in Entwicklung, Test oder anderen Umgebungen verwendet werden. Dabei werden Daten so verändert, dass Unbefugte keinen Zugriff auf personenbezogene Informationen erhalten, die Daten aber weiterhin für Tests und Analysen verwendet werden können. Das ist besonders wichtig, um Vorschriften wie die DSGVO oder den US-amerikanischen HIPAA zu erfüllen.
- Regelmäßige Daten-Audits durchführen: Audits sind für Datenbanken so essenziell wie Vorsorgeuntersuchungen für die Gesundheit. Sie überprüfen aber nicht nur die Einhaltung regulatorischer Vorgaben, sondern legen auch Optimierungspotenziale offen. Besonders hilfreich sind dabei spezielle Data-Observability-Tools. Sie machen Prozesse transparent und nachvollziehbar, protokollieren jede Eingabe und Ausgabe von KI-Modellen, decken mögliche Verzerrungen auf und sorgen dafür, dass die für ein Modell verwendeten Daten jederzeit nachvollzogen werden können. Gerade im Datenbankkontext wird KI häufig als „Black Box“ wahrgenommen. Wenn Machine-Learning-Modelle direkt integriert werden – etwa für Predictive Analytics oder automatische Optimierungen –, müssen DBAs sicherstellen, dass Entscheidungen und Ergebnisse erklärbar bleiben.
- Zugriff konsequent absichern: KI bringt nicht nur Effizienz, sondern auch neue Bedrohungen mit sich: Prompt Injection, Data Poisoning oder das gezielte Ausnutzen von Schwachstellen in Machine-Learning-Modellen können Datenbanken direkt betreffen. Proaktive Schutzkonzepte und kontinuierliches Monitoring werden damit wichtiger denn je. Um einen unbefugten Zugriff bestmöglich zu verhindern, sind mehrstufige Sicherheitskonzepte Pflicht. Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA), rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) und regelmäßige Prüfungen der Berechtigungen stellen sicher, dass nur autorisierte Nutzer mit den minimal erforderlichen Rechten an Datenbanken arbeiten. Transparente Zugriffsprotokolle erleichtern zudem die Nachweisführung bei Audits und senken das Risiko kostspieliger Datenpannen.
- Reporting automatisieren: Wer Compliance nachweisen will, braucht eine lückenlose Dokumentation. DBAs sollten detailliert festhalten, woher Daten stammen, wie sie verarbeitet werden und wie KI-Modelle entwickelt wurden. Ideal ist eine automatisierte, fortlaufend aktualisierte Dokumentation durch die eingesetzten Tools. Gleichzeitig entwickelt sich der regulatorische Rahmen für KI dynamisch weiter, weshalb DBAs auch den Austausch in Fachforen und Verbänden suchen sollten. Nur so können sie neue Vorschriften und Best Practices frühzeitig adaptieren.
«Mit der zunehmenden Nutzung von Künstlicher Intelligenz verändert sich auch das Profil von Datenbankadministratoren. Aus Query-Tunern werden Spezialisten, die neben ihren herkömmlichen Aufgaben auch die Aspekte Governance, Modellüberwachung und Sicherheit im Blick haben. Kenntnisse in Machine Learning und ein tiefes Verständnis für Datenschutzrichtlinien werden künftig ebenso wichtig sein wie klassische Datenbankexpertise», sagt Oliver Stein, Geschäftsführer DACH bei Redgate. «Unabdingbar sind deshalb klare Governance-Regeln. Das reicht von Rollen- und Rechtekonzepten über Audit-Trails für maschinell generierte Abfragepläne und ML-Modelle bis hin zu einer Explainable AI, um regulatorische Anforderungen – etwa aus der DSGVO oder branchenspezifischen Auflagen im Finanz- und Gesundheitswesen – zu erfüllen.»
